COVID-19 multi estados
11/17/2020
Modelos
Sin efectos aleatorios
Dimensión
\[ M_n \\ H_n \\ \mathbf{\eta}_n,\mathbf{\upsilon}_n \\ \mathbf{\theta}_m,\mathbf{\vartheta}_m \\ \mathbf{Q}^*_{nxm},\mathbf{Q}^{**}_{nxm} \] Modelo
\[ \begin{aligned} {M} &\sim Weibull(\alpha,\mathbf{\eta})\\ {H} &\sim Weibull(\alpha,\mathbf{\upsilon}) \\ \mathbf{\eta} &= \exp(-\frac{\mu_m+\mathbf{Q}^*\mathbf{\vartheta}}{\alpha}) \\ \mathbf{\upsilon} &= \exp(-\frac{\mu_h+\mathbf{Q}^{**}\mathbf{\theta}}{\alpha}) \\ \alpha&=\exp(\alpha_r*10) \\ \alpha_r&\sim N(0,1) \\ \mu_m,\mu_h &\sim N(0,3) \\ \mathbf{\vartheta},\mathbf{\theta} &\sim U(-\infty,\infty) \\ \end{aligned} \]
\(\mathbf{x}\mathbf{\beta}=\mathbf{Q}^*\mathbf{R}^*\mathbf{\beta}\) y \(\mathbf{\vartheta}=\mathbf{R}^*\mathbf{\beta}\)
Un nivel
\[ \begin{aligned} M &\sim Weibull(\alpha,\mathbf{\eta})\\ H &\sim Weibull(\alpha,\mathbf{\upsilon}) \\ \mathbf{\eta} &= \exp(-\frac{\mu_m+\mathbf{\mu}_j^r+\mathbf{Q}^*\mathbf{\vartheta}}{\alpha}),\space\space j=1,...,32\\ \mathbf{\upsilon} &= \exp(-\frac{\mu_h+\mathbf{Q}^{**}\mathbf{\theta}}{\alpha}) \\ \mathbf{\mu}_j&=\sigma*\mathbf{\mu}_j^r \\ \alpha&=\exp(\alpha^r*10) \\ \alpha^r&\sim N(0,1) \\ \mu^r_j&\sim N(0,1) \\ \sigma&\sim t^+_3(0,1) \\ \mu_m,\mu_h &\sim N(0,3) \\ \mathbf{\vartheta},\mathbf{\theta} &\sim U(-\infty,\infty) \\ \end{aligned} \]
\(\sigma\) reparametrizada con gamma.
Dos niveles
\[ \begin{aligned} M &\sim Weibull(\alpha,\mathbf{\eta})\\ H &\sim Weibull(\alpha,\mathbf{\upsilon}) \\ \mathbf{\eta} &= \exp(-\frac{\mu_m+\mathbf{\mu}_j^r+\mathbf{\mu}_k^r+\mathbf{Q}^*\mathbf{\vartheta}}{\alpha}),\space\space j=1,...,32,\space k=1,...,5\\ \mathbf{\upsilon} &= \exp(-\frac{\mu_h+\mathbf{Q}^{**}\mathbf{\theta}}{\alpha}) \\ \mathbf{\mu}_j&=\sigma_l*\mathbf{\mu}_j^r, \space\space l=1,2 \\ \mathbf{\mu}_k&=\sigma_l*\mathbf{\mu}_k^r \\ \alpha&=\exp(\alpha^r*10) \\ \alpha^r&\sim N(0,1) \\ \mu^r_j&\sim N(0,1) \\ \sigma_l&\sim t^+_3(0,1) \\ \mu_m,\mu_h &\sim N(0,3) \\ \mathbf{\vartheta},\mathbf{\theta} &\sim U(-\infty,\infty) \\ \end{aligned} \]
Dos niveles contenidos
\(k=1,...,138\)
Resultados
Sin efectos aleatorios
mcmc_areas(
mfit1,
regex_pars = c("beta"),
prob = 0.8,
prob_outer = 0.95,
point_est = "median"
)
mfit1## Inference for Stan model: ModeloQR.
## 2 chains, each with iter=3000; warmup=1500; thin=1;
## post-warmup draws per chain=1500, total post-warmup draws=3000.
##
## mean se_mean sd 2.5% 25% 50% 75%
## mu_raw_mort -2.17 0.0 0.01 -2.18 -2.17 -2.17 -2.16
## mu_raw_hosp -1.44 0.0 0.01 -1.45 -1.45 -1.44 -1.44
## alpha_raw 0.00 0.0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
## theta[1] -0.05 0.0 0.01 -0.06 -0.05 -0.05 -0.05
## theta[2] -0.02 0.0 0.01 -0.03 -0.02 -0.02 -0.01
## theta[3] -0.03 0.0 0.01 -0.04 -0.03 -0.03 -0.03
## theta[4] -0.01 0.0 0.01 -0.02 -0.01 -0.01 -0.01
## theta[5] 0.00 0.0 0.01 -0.01 0.00 0.00 0.01
## theta[6] -0.03 0.0 0.01 -0.04 -0.03 -0.03 -0.03
## theta[7] -0.01 0.0 0.01 -0.02 -0.01 -0.01 0.00
## theta[8] 0.01 0.0 0.01 0.00 0.00 0.01 0.01
## theta[9] 0.00 0.0 0.01 -0.01 0.00 0.00 0.01
## theta[10] 0.00 0.0 0.01 -0.01 -0.01 0.00 0.00
## theta_h[1] -0.02 0.0 0.01 -0.03 -0.03 -0.02 -0.02
## theta_h[2] 0.04 0.0 0.01 0.03 0.03 0.04 0.04
## theta_h[3] -0.05 0.0 0.01 -0.06 -0.06 -0.05 -0.05
## theta_h[4] -0.01 0.0 0.01 -0.02 -0.01 -0.01 0.00
## theta_h[5] -0.01 0.0 0.01 -0.02 -0.02 -0.01 -0.01
## alpha 1.00 0.0 0.00 1.00 1.00 1.00 1.00
## beta[1] -0.07 0.0 0.03 -0.13 -0.10 -0.07 -0.05
## beta[2] -0.07 0.0 0.03 -0.12 -0.08 -0.07 -0.05
## beta[3] -0.05 0.0 0.02 -0.10 -0.07 -0.05 -0.03
## beta[4] -0.05 0.0 0.04 -0.12 -0.07 -0.05 -0.02
## beta[5] 0.01 0.0 0.01 -0.01 0.00 0.01 0.02
## beta[6] -0.12 0.0 0.02 -0.16 -0.13 -0.12 -0.10
## beta[7] -0.04 0.0 0.04 -0.11 -0.06 -0.04 -0.01
## beta[8] 0.05 0.0 0.05 -0.05 0.01 0.05 0.08
## beta[9] 0.02 0.0 0.04 -0.06 -0.01 0.02 0.05
## beta[10] -0.02 0.0 0.06 -0.13 -0.05 -0.02 0.02
## beta_h[1] -0.11 0.0 0.02 -0.16 -0.12 -0.11 -0.09
## beta_h[2] 0.08 0.0 0.01 0.06 0.08 0.08 0.09
## beta_h[3] -0.20 0.0 0.02 -0.24 -0.22 -0.20 -0.19
## beta_h[4] -0.04 0.0 0.04 -0.11 -0.06 -0.04 -0.01
## beta_h[5] -0.08 0.0 0.03 -0.15 -0.11 -0.09 -0.06
## lp__ -197479.79 0.1 3.03 -197486.69 -197481.58 -197479.36 -197477.64
## 97.5% n_eff Rhat
## mu_raw_mort -2.16 6395 1
## mu_raw_hosp -1.43 5760 1
## alpha_raw 0.00 4044 1
## theta[1] -0.04 5347 1
## theta[2] 0.00 6212 1
## theta[3] -0.02 5059 1
## theta[4] 0.00 5501 1
## theta[5] 0.02 5808 1
## theta[6] -0.02 6032 1
## theta[7] 0.00 6156 1
## theta[8] 0.02 6429 1
## theta[9] 0.01 5881 1
## theta[10] 0.01 6298 1
## theta_h[1] -0.01 5296 1
## theta_h[2] 0.05 6327 1
## theta_h[3] -0.04 5090 1
## theta_h[4] 0.01 5532 1
## theta_h[5] 0.00 7243 1
## alpha 1.00 4044 1
## beta[1] -0.02 5411 1
## beta[2] -0.02 6113 1
## beta[3] 0.00 5815 1
## beta[4] 0.02 5970 1
## beta[5] 0.03 5850 1
## beta[6] -0.07 6012 1
## beta[7] 0.04 6147 1
## beta[8] 0.14 6205 1
## beta[9] 0.10 6288 1
## beta[10] 0.09 6298 1
## beta_h[1] -0.06 5240 1
## beta_h[2] 0.11 6338 1
## beta_h[3] -0.16 5039 1
## beta_h[4] 0.04 5523 1
## beta_h[5] -0.02 7243 1
## lp__ -197475.03 953 1
##
## Samples were drawn using NUTS(diag_e) at Tue Nov 17 13:35:59 2020.
## For each parameter, n_eff is a crude measure of effective sample size,
## and Rhat is the potential scale reduction factor on split chains (at
## convergence, Rhat=1).Un nivel
mfit2## Inference for Stan model: ModeloJerQR.
## 2 chains, each with iter=3000; warmup=1500; thin=1;
## post-warmup draws per chain=1500, total post-warmup draws=3000.
##
## mean se_mean sd 2.5% 25% 50%
## mu_raw_mort -2.16 0.01 0.16 -2.46 -2.26 -2.15
## mu_raw_hosp -1.44 0.00 0.01 -1.45 -1.45 -1.44
## mu_l_raw[1] -0.25 0.01 0.17 -0.58 -0.36 -0.25
## mu_l_raw[2] -0.10 0.01 0.16 -0.41 -0.21 -0.11
## mu_l_raw[3] -0.24 0.01 0.18 -0.59 -0.36 -0.24
## mu_l_raw[4] 0.04 0.01 0.16 -0.28 -0.07 0.03
## mu_l_raw[5] 0.10 0.01 0.16 -0.21 -0.01 0.10
## mu_l_raw[6] -0.12 0.01 0.18 -0.47 -0.24 -0.12
## mu_l_raw[7] -0.01 0.01 0.16 -0.31 -0.11 -0.01
## mu_l_raw[8] -0.03 0.01 0.16 -0.34 -0.14 -0.04
## mu_l_raw[9] -0.11 0.01 0.16 -0.42 -0.21 -0.12
## mu_l_raw[10] -0.02 0.01 0.17 -0.33 -0.14 -0.02
## mu_l_raw[11] -0.05 0.01 0.16 -0.35 -0.16 -0.06
## mu_l_raw[12] 0.20 0.01 0.16 -0.10 0.10 0.20
## mu_l_raw[13] 0.06 0.01 0.16 -0.25 -0.04 0.06
## mu_l_raw[14] -0.13 0.01 0.16 -0.44 -0.24 -0.14
## mu_l_raw[15] 0.06 0.01 0.16 -0.24 -0.04 0.05
## mu_l_raw[16] 0.05 0.01 0.16 -0.27 -0.06 0.05
## mu_l_raw[17] 0.34 0.01 0.16 0.04 0.23 0.33
## mu_l_raw[18] 0.06 0.01 0.17 -0.24 -0.05 0.06
## mu_l_raw[19] -0.24 0.01 0.16 -0.55 -0.35 -0.25
## mu_l_raw[20] 0.15 0.01 0.16 -0.15 0.04 0.15
## mu_l_raw[21] 0.12 0.01 0.16 -0.18 0.01 0.11
## mu_l_raw[22] -0.28 0.01 0.16 -0.60 -0.39 -0.28
## mu_l_raw[23] -0.02 0.01 0.16 -0.34 -0.13 -0.03
## mu_l_raw[24] -0.22 0.01 0.17 -0.55 -0.33 -0.22
## mu_l_raw[25] -0.07 0.01 0.16 -0.37 -0.17 -0.07
## mu_l_raw[26] -0.03 0.01 0.16 -0.34 -0.14 -0.04
## mu_l_raw[27] 0.14 0.01 0.16 -0.16 0.04 0.13
## mu_l_raw[28] 0.06 0.01 0.16 -0.26 -0.05 0.05
## mu_l_raw[29] 0.19 0.01 0.16 -0.11 0.08 0.18
## mu_l_raw[30] 0.13 0.01 0.16 -0.17 0.03 0.13
## mu_l_raw[31] -0.12 0.01 0.16 -0.43 -0.23 -0.12
## mu_l_raw[32] 0.05 0.01 0.18 -0.31 -0.08 0.05
## alpha_raw 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
## theta[1] -0.05 0.00 0.01 -0.06 -0.05 -0.05
## theta[2] -0.02 0.00 0.01 -0.03 -0.02 -0.02
## theta[3] -0.03 0.00 0.01 -0.04 -0.03 -0.03
## theta[4] -0.02 0.00 0.01 -0.03 -0.02 -0.02
## theta[5] 0.01 0.00 0.01 -0.01 0.00 0.01
## theta[6] -0.03 0.00 0.01 -0.04 -0.04 -0.03
## theta[7] 0.00 0.00 0.01 -0.01 0.00 0.00
## theta[8] -0.03 0.00 0.01 -0.04 -0.03 -0.03
## theta[9] -0.03 0.00 0.01 -0.04 -0.03 -0.03
## theta[10] 0.05 0.00 0.01 0.04 0.05 0.05
## theta[11] -0.01 0.00 0.01 -0.02 -0.01 -0.01
## theta[12] 0.01 0.00 0.01 0.00 0.01 0.01
## theta[13] 0.00 0.00 0.01 -0.01 0.00 0.00
## theta[14] 0.00 0.00 0.01 -0.01 0.00 0.00
## theta_h[1] -0.02 0.00 0.01 -0.03 -0.03 -0.02
## theta_h[2] 0.04 0.00 0.01 0.03 0.03 0.04
## theta_h[3] -0.05 0.00 0.01 -0.06 -0.06 -0.05
## theta_h[4] -0.01 0.00 0.01 -0.02 -0.01 -0.01
## theta_h[5] -0.01 0.00 0.01 -0.02 -0.02 -0.01
## tau 1.00 0.01 0.82 0.06 0.40 0.80
## stdnormal 0.80 0.01 0.58 0.04 0.35 0.69
## alpha 1.00 0.00 0.00 1.00 1.00 1.00
## mu_l[1] -0.28 0.02 0.41 -1.44 -0.37 -0.16
## mu_l[2] -0.12 0.02 0.30 -0.84 -0.19 -0.06
## mu_l[3] -0.27 0.02 0.44 -1.44 -0.35 -0.15
## mu_l[4] 0.04 0.02 0.29 -0.47 -0.04 0.01
## mu_l[5] 0.12 0.02 0.32 -0.30 0.00 0.05
## mu_l[6] -0.14 0.02 0.37 -1.07 -0.21 -0.06
## mu_l[7] -0.01 0.02 0.27 -0.53 -0.08 0.00
## mu_l[8] -0.03 0.02 0.28 -0.62 -0.10 -0.01
## mu_l[9] -0.13 0.02 0.30 -0.88 -0.19 -0.06
## mu_l[10] -0.02 0.02 0.29 -0.62 -0.10 -0.01
## mu_l[11] -0.06 0.02 0.27 -0.69 -0.12 -0.03
## mu_l[12] 0.23 0.02 0.39 -0.10 0.03 0.12
## mu_l[13] 0.07 0.02 0.29 -0.37 -0.02 0.02
## mu_l[14] -0.16 0.02 0.32 -0.94 -0.22 -0.08
## mu_l[15] 0.07 0.02 0.28 -0.36 -0.02 0.02
## mu_l[16] 0.06 0.02 0.29 -0.41 -0.03 0.02
## mu_l[17] 0.39 0.02 0.54 0.01 0.10 0.24
## mu_l[18] 0.07 0.02 0.31 -0.39 -0.02 0.03
## mu_l[19] -0.28 0.02 0.41 -1.47 -0.36 -0.16
## mu_l[20] 0.17 0.02 0.34 -0.18 0.01 0.08
## mu_l[21] 0.13 0.02 0.32 -0.23 0.00 0.06
## mu_l[22] -0.32 0.02 0.45 -1.60 -0.42 -0.19
## mu_l[23] -0.02 0.02 0.27 -0.59 -0.09 -0.01
## mu_l[24] -0.25 0.02 0.39 -1.38 -0.33 -0.14
## mu_l[25] -0.08 0.02 0.28 -0.73 -0.14 -0.03
## mu_l[26] -0.04 0.02 0.27 -0.62 -0.11 -0.01
## mu_l[27] 0.16 0.02 0.34 -0.17 0.01 0.08
## mu_l[28] 0.06 0.02 0.29 -0.37 -0.03 0.02
## mu_l[29] 0.22 0.02 0.39 -0.13 0.03 0.11
## mu_l[30] 0.15 0.02 0.33 -0.20 0.01 0.07
## mu_l[31] -0.14 0.02 0.30 -0.94 -0.20 -0.06
## mu_l[32] 0.06 0.02 0.34 -0.48 -0.04 0.02
## sigma 1.14 0.03 1.34 0.05 0.38 0.79
## beta[1] -0.08 0.00 0.03 -0.14 -0.10 -0.08
## beta[2] -0.07 0.00 0.03 -0.12 -0.09 -0.07
## beta[3] -0.05 0.00 0.02 -0.10 -0.07 -0.05
## beta[4] -0.08 0.00 0.04 -0.15 -0.10 -0.07
## beta[5] 0.01 0.00 0.01 -0.01 0.00 0.01
## beta[6] -0.14 0.00 0.02 -0.18 -0.15 -0.14
## beta[7] 0.04 0.00 0.02 0.00 0.02 0.04
## beta[8] -0.19 0.00 0.04 -0.28 -0.22 -0.19
## beta[9] -0.13 0.00 0.03 -0.19 -0.15 -0.13
## beta[10] 0.11 0.00 0.01 0.09 0.10 0.11
## beta[11] -0.03 0.00 0.04 -0.10 -0.05 -0.03
## beta[12] 0.06 0.00 0.05 -0.03 0.03 0.06
## beta[13] 0.01 0.00 0.04 -0.07 -0.02 0.01
## beta[14] -0.01 0.00 0.05 -0.12 -0.05 -0.01
## beta_h[1] -0.11 0.00 0.02 -0.16 -0.12 -0.11
## beta_h[2] 0.08 0.00 0.01 0.06 0.07 0.08
## beta_h[3] -0.20 0.00 0.02 -0.25 -0.22 -0.20
## beta_h[4] -0.04 0.00 0.04 -0.11 -0.06 -0.04
## beta_h[5] -0.08 0.00 0.03 -0.15 -0.11 -0.08
## lp__ -197190.18 0.16 5.34 -197201.80 -197193.53 -197189.78
## 75% 97.5% n_eff Rhat
## mu_raw_mort -2.05 -1.85 131 1
## mu_raw_hosp -1.44 -1.43 3943 1
## mu_l_raw[1] -0.14 0.10 157 1
## mu_l_raw[2] 0.00 0.20 132 1
## mu_l_raw[3] -0.11 0.12 188 1
## mu_l_raw[4] 0.14 0.36 143 1
## mu_l_raw[5] 0.21 0.43 144 1
## mu_l_raw[6] 0.01 0.24 179 1
## mu_l_raw[7] 0.09 0.31 137 1
## mu_l_raw[8] 0.08 0.28 135 1
## mu_l_raw[9] -0.01 0.20 131 1
## mu_l_raw[10] 0.09 0.33 151 1
## mu_l_raw[11] 0.05 0.26 136 1
## mu_l_raw[12] 0.30 0.51 136 1
## mu_l_raw[13] 0.16 0.38 136 1
## mu_l_raw[14] -0.03 0.18 139 1
## mu_l_raw[15] 0.16 0.37 132 1
## mu_l_raw[16] 0.16 0.37 142 1
## mu_l_raw[17] 0.44 0.66 140 1
## mu_l_raw[18] 0.17 0.40 155 1
## mu_l_raw[19] -0.14 0.07 142 1
## mu_l_raw[20] 0.26 0.48 139 1
## mu_l_raw[21] 0.22 0.43 134 1
## mu_l_raw[22] -0.18 0.05 142 1
## mu_l_raw[23] 0.08 0.30 135 1
## mu_l_raw[24] -0.11 0.12 160 1
## mu_l_raw[25] 0.04 0.25 134 1
## mu_l_raw[26] 0.07 0.28 135 1
## mu_l_raw[27] 0.25 0.46 136 1
## mu_l_raw[28] 0.16 0.37 136 1
## mu_l_raw[29] 0.30 0.52 140 1
## mu_l_raw[30] 0.23 0.45 133 1
## mu_l_raw[31] -0.01 0.20 136 1
## mu_l_raw[32] 0.16 0.42 166 1
## alpha_raw 0.00 0.00 4464 1
## theta[1] -0.05 -0.04 4414 1
## theta[2] -0.01 -0.01 4574 1
## theta[3] -0.03 -0.02 4648 1
## theta[4] -0.01 -0.01 4446 1
## theta[5] 0.01 0.02 4459 1
## theta[6] -0.03 -0.02 4642 1
## theta[7] 0.00 0.01 4888 1
## theta[8] -0.03 -0.02 3874 1
## theta[9] -0.02 -0.02 4789 1
## theta[10] 0.06 0.06 4320 1
## theta[11] 0.00 0.00 4888 1
## theta[12] 0.02 0.02 3678 1
## theta[13] 0.00 0.01 3479 1
## theta[14] 0.00 0.01 3654 1
## theta_h[1] -0.02 -0.01 4711 1
## theta_h[2] 0.04 0.05 4766 1
## theta_h[3] -0.05 -0.04 4892 1
## theta_h[4] 0.00 0.01 4428 1
## theta_h[5] -0.01 0.00 3963 1
## tau 1.40 3.10 4818 1
## stdnormal 1.15 2.20 3634 1
## alpha 1.00 1.00 4464 1
## mu_l[1] -0.05 0.07 549 1
## mu_l[2] 0.00 0.28 322 1
## mu_l[3] -0.04 0.12 648 1
## mu_l[4] 0.10 0.68 340 1
## mu_l[5] 0.18 0.81 415 1
## mu_l[6] 0.00 0.30 444 1
## mu_l[7] 0.06 0.53 280 1
## mu_l[8] 0.04 0.47 282 1
## mu_l[9] 0.00 0.27 324 1
## mu_l[10] 0.06 0.51 311 1
## mu_l[11] 0.02 0.39 283 1
## mu_l[12] 0.29 1.18 576 1
## mu_l[13] 0.13 0.70 343 1
## mu_l[14] -0.01 0.22 380 1
## mu_l[15] 0.13 0.71 326 1
## mu_l[16] 0.12 0.67 335 1
## mu_l[17] 0.48 1.72 1013 1
## mu_l[18] 0.13 0.73 392 1
## mu_l[19] -0.05 0.06 555 1
## mu_l[20] 0.23 1.04 479 1
## mu_l[21] 0.19 0.91 408 1
## mu_l[22] -0.07 0.04 652 1
## mu_l[23] 0.05 0.46 277 1
## mu_l[24] -0.04 0.10 542 1
## mu_l[25] 0.02 0.37 290 1
## mu_l[26] 0.04 0.44 278 1
## mu_l[27] 0.22 0.97 452 1
## mu_l[28] 0.12 0.71 327 1
## mu_l[29] 0.28 1.18 558 1
## mu_l[30] 0.21 0.93 429 1
## mu_l[31] 0.00 0.25 336 1
## mu_l[32] 0.12 0.75 430 1
## sigma 1.42 4.54 1841 1
## beta[1] -0.06 -0.02 3576 1
## beta[2] -0.06 -0.02 4550 1
## beta[3] -0.04 0.00 4168 1
## beta[4] -0.05 0.00 3374 1
## beta[5] 0.02 0.03 4458 1
## beta[6] -0.12 -0.09 4661 1
## beta[7] 0.05 0.08 4832 1
## beta[8] -0.16 -0.11 3879 1
## beta[9] -0.10 -0.06 4823 1
## beta[10] 0.12 0.14 4322 1
## beta[11] -0.01 0.04 4032 1
## beta[12] 0.09 0.15 3334 1
## beta[13] 0.04 0.09 3582 1
## beta[14] 0.02 0.08 3654 1
## beta_h[1] -0.09 -0.06 4670 1
## beta_h[2] 0.09 0.11 4781 1
## beta_h[3] -0.19 -0.16 4836 1
## beta_h[4] -0.01 0.04 4433 1
## beta_h[5] -0.06 -0.02 3963 1
## lp__ -197186.46 -197180.93 1132 1
##
## Samples were drawn using NUTS(diag_e) at Tue Nov 17 14:56:46 2020.
## For each parameter, n_eff is a crude measure of effective sample size,
## and Rhat is the potential scale reduction factor on split chains (at
## convergence, Rhat=1).mcmc_intervals(
mfit2,
regex_pars = c("mu_l"),
prob = 0.8,
prob_outer = 0.95,
point_est = "median"
)
Dos niveles
mfit3## Inference for Stan model: ModeloJer2QR.
## 2 chains, each with iter=3000; warmup=1500; thin=1;
## post-warmup draws per chain=1500, total post-warmup draws=3000.
##
## mean se_mean sd 2.5% 25% 50%
## mu_raw_mort -2.16 0.02 0.47 -3.07 -2.47 -2.17
## mu_raw_hosp -1.44 0.00 0.01 -1.45 -1.45 -1.44
## mu_l_raw[1] -0.25 0.01 0.18 -0.61 -0.36 -0.25
## mu_l_raw[2] -0.11 0.01 0.16 -0.43 -0.22 -0.11
## mu_l_raw[3] -0.25 0.01 0.19 -0.63 -0.37 -0.24
## mu_l_raw[4] 0.03 0.01 0.17 -0.30 -0.09 0.03
## mu_l_raw[5] 0.10 0.01 0.17 -0.24 -0.01 0.10
## mu_l_raw[6] -0.12 0.01 0.19 -0.49 -0.25 -0.12
## mu_l_raw[7] -0.01 0.01 0.17 -0.34 -0.12 -0.01
## mu_l_raw[8] -0.04 0.01 0.17 -0.37 -0.14 -0.04
## mu_l_raw[9] -0.12 0.01 0.16 -0.43 -0.22 -0.12
## mu_l_raw[10] -0.03 0.01 0.18 -0.38 -0.14 -0.03
## mu_l_raw[11] -0.06 0.01 0.17 -0.39 -0.17 -0.06
## mu_l_raw[12] 0.20 0.01 0.16 -0.12 0.09 0.20
## mu_l_raw[13] 0.06 0.01 0.17 -0.27 -0.05 0.06
## mu_l_raw[14] -0.14 0.01 0.17 -0.47 -0.25 -0.14
## mu_l_raw[15] 0.06 0.01 0.16 -0.26 -0.05 0.05
## mu_l_raw[16] 0.05 0.01 0.17 -0.28 -0.06 0.05
## mu_l_raw[17] 0.33 0.01 0.17 0.01 0.22 0.34
## mu_l_raw[18] 0.06 0.01 0.17 -0.28 -0.06 0.06
## mu_l_raw[19] -0.25 0.01 0.17 -0.58 -0.36 -0.25
## mu_l_raw[20] 0.14 0.01 0.17 -0.18 0.03 0.14
## mu_l_raw[21] 0.11 0.01 0.16 -0.21 0.00 0.11
## mu_l_raw[22] -0.29 0.01 0.17 -0.63 -0.40 -0.29
## mu_l_raw[23] -0.03 0.01 0.17 -0.36 -0.14 -0.03
## mu_l_raw[24] -0.23 0.01 0.17 -0.57 -0.34 -0.23
## mu_l_raw[25] -0.07 0.01 0.16 -0.39 -0.18 -0.07
## mu_l_raw[26] -0.04 0.01 0.16 -0.36 -0.15 -0.04
## mu_l_raw[27] 0.14 0.01 0.17 -0.19 0.03 0.14
## mu_l_raw[28] 0.05 0.01 0.17 -0.28 -0.06 0.05
## mu_l_raw[29] 0.18 0.01 0.17 -0.16 0.07 0.18
## mu_l_raw[30] 0.13 0.01 0.16 -0.19 0.02 0.13
## mu_l_raw[31] -0.13 0.01 0.17 -0.46 -0.24 -0.13
## mu_l_raw[32] 0.04 0.01 0.19 -0.32 -0.08 0.04
## mu_l2_raw[1] -0.02 0.01 0.44 -0.92 -0.32 -0.01
## mu_l2_raw[2] 0.01 0.01 0.44 -0.88 -0.28 0.02
## mu_l2_raw[3] -0.22 0.01 0.44 -1.10 -0.52 -0.20
## mu_l2_raw[4] -0.15 0.01 0.44 -1.04 -0.45 -0.13
## mu_l2_raw[5] 0.09 0.01 0.44 -0.81 -0.21 0.10
## alpha_raw 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
## theta[1] -0.05 0.00 0.01 -0.06 -0.05 -0.05
## theta[2] -0.02 0.00 0.01 -0.03 -0.02 -0.02
## theta[3] -0.03 0.00 0.01 -0.04 -0.03 -0.03
## theta[4] -0.02 0.00 0.01 -0.03 -0.02 -0.02
## theta[5] 0.01 0.00 0.01 0.00 0.00 0.01
## theta[6] -0.03 0.00 0.01 -0.04 -0.04 -0.03
## theta[7] -0.01 0.00 0.01 -0.02 -0.01 -0.01
## theta[8] 0.01 0.00 0.01 0.00 0.01 0.01
## theta[9] 0.00 0.00 0.01 -0.01 0.00 0.00
## theta[10] 0.00 0.00 0.01 -0.01 0.00 0.00
## theta_h[1] -0.02 0.00 0.01 -0.04 -0.03 -0.02
## theta_h[2] 0.04 0.00 0.01 0.03 0.03 0.04
## theta_h[3] -0.05 0.00 0.01 -0.06 -0.06 -0.05
## theta_h[4] -0.01 0.00 0.01 -0.02 -0.01 -0.01
## theta_h[5] -0.01 0.00 0.01 -0.02 -0.02 -0.01
## tau[1] 1.00 0.01 0.79 0.08 0.41 0.79
## tau[2] 0.99 0.01 0.79 0.07 0.42 0.79
## stdnormal[1] 0.80 0.01 0.59 0.03 0.33 0.68
## stdnormal[2] 0.80 0.01 0.61 0.03 0.32 0.68
## alpha 1.00 0.00 0.00 1.00 1.00 1.00
## mu_l[1] -0.28 0.01 0.43 -1.34 -0.35 -0.16
## mu_l[2] -0.12 0.01 0.30 -0.86 -0.17 -0.05
## mu_l[3] -0.27 0.01 0.43 -1.33 -0.35 -0.14
## mu_l[4] 0.03 0.01 0.27 -0.51 -0.04 0.01
## mu_l[5] 0.11 0.01 0.29 -0.34 0.00 0.05
## mu_l[6] -0.14 0.01 0.35 -0.98 -0.19 -0.06
## mu_l[7] -0.01 0.01 0.26 -0.58 -0.07 0.00
## mu_l[8] -0.04 0.01 0.26 -0.68 -0.10 -0.01
## mu_l[9] -0.13 0.01 0.30 -0.86 -0.18 -0.06
## mu_l[10] -0.03 0.01 0.29 -0.68 -0.09 -0.01
## mu_l[11] -0.07 0.01 0.27 -0.72 -0.12 -0.02
## mu_l[12] 0.22 0.01 0.35 -0.14 0.03 0.12
## mu_l[13] 0.06 0.01 0.26 -0.42 -0.02 0.03
## mu_l[14] -0.15 0.01 0.32 -0.95 -0.21 -0.07
## mu_l[15] 0.06 0.01 0.26 -0.41 -0.02 0.03
## mu_l[16] 0.05 0.01 0.28 -0.45 -0.03 0.02
## mu_l[17] 0.37 0.01 0.46 0.00 0.09 0.23
## mu_l[18] 0.06 0.01 0.29 -0.47 -0.03 0.03
## mu_l[19] -0.27 0.01 0.40 -1.32 -0.35 -0.15
## mu_l[20] 0.16 0.01 0.31 -0.23 0.01 0.08
## mu_l[21] 0.12 0.01 0.29 -0.29 0.00 0.06
## mu_l[22] -0.31 0.01 0.44 -1.44 -0.39 -0.18
## mu_l[23] -0.03 0.01 0.27 -0.62 -0.10 -0.01
## mu_l[24] -0.25 0.01 0.39 -1.26 -0.32 -0.13
## mu_l[25] -0.08 0.01 0.27 -0.74 -0.13 -0.03
## mu_l[26] -0.04 0.01 0.26 -0.67 -0.10 -0.01
## mu_l[27] 0.15 0.01 0.30 -0.25 0.01 0.08
## mu_l[28] 0.05 0.01 0.27 -0.45 -0.03 0.02
## mu_l[29] 0.20 0.01 0.34 -0.18 0.02 0.11
## mu_l[30] 0.14 0.01 0.30 -0.26 0.00 0.07
## mu_l[31] -0.14 0.01 0.31 -0.94 -0.19 -0.06
## mu_l[32] 0.04 0.01 0.29 -0.54 -0.04 0.02
## mu_l2[1] -0.05 0.02 0.85 -1.56 -0.21 0.00
## mu_l2[2] -0.01 0.02 0.84 -1.46 -0.18 0.01
## mu_l2[3] -0.26 0.02 0.97 -2.13 -0.41 -0.09
## mu_l2[4] -0.19 0.02 0.93 -1.95 -0.34 -0.05
## mu_l2[5] 0.08 0.02 0.81 -1.24 -0.11 0.03
## sigma[1] 1.10 0.02 1.19 0.03 0.35 0.78
## sigma[2] 1.11 0.03 1.35 0.04 0.35 0.77
## beta[1] -0.08 0.00 0.03 -0.14 -0.10 -0.08
## beta[2] -0.07 0.00 0.02 -0.12 -0.09 -0.07
## beta[3] -0.05 0.00 0.02 -0.10 -0.07 -0.05
## beta[4] -0.08 0.00 0.04 -0.15 -0.10 -0.08
## beta[5] 0.01 0.00 0.01 -0.01 0.00 0.01
## beta[6] -0.14 0.00 0.02 -0.18 -0.15 -0.14
## beta[7] -0.03 0.00 0.04 -0.10 -0.05 -0.03
## beta[8] 0.06 0.00 0.04 -0.02 0.03 0.06
## beta[9] 0.01 0.00 0.04 -0.07 -0.02 0.01
## beta[10] -0.01 0.00 0.05 -0.11 -0.05 -0.01
## beta_h[1] -0.11 0.00 0.03 -0.16 -0.12 -0.11
## beta_h[2] 0.08 0.00 0.01 0.06 0.07 0.08
## beta_h[3] -0.20 0.00 0.02 -0.24 -0.22 -0.20
## beta_h[4] -0.04 0.00 0.04 -0.11 -0.06 -0.04
## beta_h[5] -0.08 0.00 0.03 -0.15 -0.10 -0.08
## lp__ -197198.51 0.19 5.44 -197209.86 -197201.96 -197198.22
## 75% 97.5% n_eff Rhat
## mu_raw_mort -1.85 -1.18 751 1.01
## mu_raw_hosp -1.44 -1.43 4533 1.00
## mu_l_raw[1] -0.14 0.09 333 1.00
## mu_l_raw[2] 0.00 0.21 276 1.00
## mu_l_raw[3] -0.12 0.12 356 1.00
## mu_l_raw[4] 0.14 0.36 301 1.00
## mu_l_raw[5] 0.21 0.43 296 1.00
## mu_l_raw[6] 0.00 0.24 355 1.00
## mu_l_raw[7] 0.10 0.31 293 1.00
## mu_l_raw[8] 0.08 0.29 287 1.00
## mu_l_raw[9] -0.01 0.20 272 1.00
## mu_l_raw[10] 0.09 0.34 310 1.00
## mu_l_raw[11] 0.05 0.27 280 1.00
## mu_l_raw[12] 0.31 0.52 281 1.00
## mu_l_raw[13] 0.17 0.38 284 1.00
## mu_l_raw[14] -0.03 0.19 286 1.00
## mu_l_raw[15] 0.17 0.37 272 1.00
## mu_l_raw[16] 0.16 0.38 286 1.00
## mu_l_raw[17] 0.45 0.65 279 1.00
## mu_l_raw[18] 0.17 0.40 315 1.00
## mu_l_raw[19] -0.14 0.08 283 1.00
## mu_l_raw[20] 0.26 0.47 284 1.00
## mu_l_raw[21] 0.22 0.43 272 1.00
## mu_l_raw[22] -0.17 0.04 299 1.00
## mu_l_raw[23] 0.08 0.30 286 1.00
## mu_l_raw[24] -0.11 0.11 312 1.00
## mu_l_raw[25] 0.04 0.25 279 1.00
## mu_l_raw[26] 0.07 0.28 274 1.00
## mu_l_raw[27] 0.25 0.46 283 1.00
## mu_l_raw[28] 0.16 0.38 285 1.00
## mu_l_raw[29] 0.30 0.52 286 1.00
## mu_l_raw[30] 0.24 0.44 275 1.00
## mu_l_raw[31] -0.02 0.20 283 1.00
## mu_l_raw[32] 0.17 0.41 352 1.00
## mu_l2_raw[1] 0.29 0.81 888 1.01
## mu_l2_raw[2] 0.32 0.85 891 1.01
## mu_l2_raw[3] 0.10 0.63 881 1.01
## mu_l2_raw[4] 0.16 0.68 892 1.01
## mu_l2_raw[5] 0.40 0.93 889 1.01
## alpha_raw 0.00 0.00 4718 1.00
## theta[1] -0.05 -0.04 4112 1.00
## theta[2] -0.01 -0.01 4132 1.00
## theta[3] -0.03 -0.02 3955 1.00
## theta[4] -0.02 -0.01 4369 1.00
## theta[5] 0.01 0.02 3998 1.00
## theta[6] -0.03 -0.02 4221 1.00
## theta[7] 0.00 0.00 4763 1.00
## theta[8] 0.02 0.02 4446 1.00
## theta[9] 0.00 0.01 4839 1.00
## theta[10] 0.00 0.01 4564 1.00
## theta_h[1] -0.02 -0.01 5075 1.00
## theta_h[2] 0.04 0.05 5675 1.00
## theta_h[3] -0.05 -0.04 5400 1.00
## theta_h[4] 0.00 0.01 4764 1.00
## theta_h[5] -0.01 0.00 6089 1.00
## tau[1] 1.36 3.06 3759 1.00
## tau[2] 1.35 2.99 3945 1.00
## stdnormal[1] 1.17 2.23 3447 1.00
## stdnormal[2] 1.16 2.26 3238 1.00
## alpha 1.00 1.00 4718 1.00
## mu_l[1] -0.05 0.08 1055 1.00
## mu_l[2] 0.00 0.25 604 1.00
## mu_l[3] -0.04 0.11 1026 1.00
## mu_l[4] 0.10 0.60 527 1.00
## mu_l[5] 0.18 0.77 576 1.00
## mu_l[6] 0.00 0.30 784 1.00
## mu_l[7] 0.06 0.50 512 1.00
## mu_l[8] 0.04 0.41 504 1.00
## mu_l[9] 0.00 0.23 602 1.00
## mu_l[10] 0.06 0.48 540 1.00
## mu_l[11] 0.03 0.36 527 1.00
## mu_l[12] 0.30 1.07 773 1.00
## mu_l[13] 0.13 0.66 518 1.00
## mu_l[14] -0.01 0.20 665 1.00
## mu_l[15] 0.13 0.64 490 1.00
## mu_l[16] 0.12 0.65 525 1.00
## mu_l[17] 0.48 1.56 1099 1.00
## mu_l[18] 0.13 0.71 592 1.00
## mu_l[19] -0.05 0.06 946 1.00
## mu_l[20] 0.23 0.91 632 1.00
## mu_l[21] 0.19 0.80 552 1.00
## mu_l[22] -0.06 0.03 1103 1.00
## mu_l[23] 0.05 0.45 511 1.00
## mu_l[24] -0.04 0.10 881 1.00
## mu_l[25] 0.02 0.32 510 1.00
## mu_l[26] 0.04 0.40 498 1.00
## mu_l[27] 0.23 0.87 610 1.00
## mu_l[28] 0.12 0.64 515 1.00
## mu_l[29] 0.28 1.05 686 1.00
## mu_l[30] 0.21 0.83 594 1.00
## mu_l[31] 0.00 0.24 630 1.00
## mu_l[32] 0.12 0.67 569 1.00
## mu_l2[1] 0.17 1.29 1493 1.00
## mu_l2[2] 0.21 1.39 1483 1.00
## mu_l2[3] 0.04 0.83 1602 1.00
## mu_l2[4] 0.08 0.95 1579 1.00
## mu_l2[5] 0.28 1.60 1472 1.00
## sigma[1] 1.45 4.06 2391 1.00
## sigma[2] 1.44 4.11 2504 1.00
## beta[1] -0.06 -0.03 4609 1.00
## beta[2] -0.06 -0.02 4084 1.00
## beta[3] -0.04 -0.01 4566 1.00
## beta[4] -0.05 -0.01 4777 1.00
## beta[5] 0.02 0.03 3995 1.00
## beta[6] -0.12 -0.10 4255 1.00
## beta[7] -0.01 0.04 5230 1.00
## beta[8] 0.09 0.15 4522 1.00
## beta[9] 0.04 0.09 4494 1.00
## beta[10] 0.02 0.09 4564 1.00
## beta_h[1] -0.09 -0.06 5036 1.00
## beta_h[2] 0.09 0.11 5810 1.00
## beta_h[3] -0.19 -0.16 5441 1.00
## beta_h[4] -0.01 0.04 4751 1.00
## beta_h[5] -0.06 -0.02 6089 1.00
## lp__ -197194.76 -197188.70 819 1.00
##
## Samples were drawn using NUTS(diag_e) at Tue Nov 17 20:27:13 2020.
## For each parameter, n_eff is a crude measure of effective sample size,
## and Rhat is the potential scale reduction factor on split chains (at
## convergence, Rhat=1).mcmc_intervals(
mfit3,
regex_pars = c("mu_l"),
prob = 0.8,
prob_outer = 0.95,
point_est = "median"
)
Dos niveles contenidos
mfit4## Inference for Stan model: ModeloJer2QR.
## 2 chains, each with iter=3000; warmup=1500; thin=1;
## post-warmup draws per chain=1500, total post-warmup draws=3000.
##
## mean se_mean sd 2.5% 25% 50%
## mu_raw_mort -2.17 0.00 0.20 -2.57 -2.30 -2.17
## mu_raw_hosp -1.44 0.00 0.01 -1.46 -1.45 -1.44
## mu_l_raw[1] -0.01 0.01 0.53 -1.04 -0.37 -0.01
## mu_l_raw[2] -0.06 0.01 0.46 -0.98 -0.37 -0.06
## mu_l_raw[3] -0.23 0.01 0.50 -1.21 -0.56 -0.23
## mu_l_raw[4] -0.03 0.01 0.46 -0.94 -0.34 -0.02
## mu_l_raw[5] 0.20 0.01 0.50 -0.77 -0.14 0.20
## mu_l_raw[6] 0.00 0.01 0.46 -0.91 -0.30 0.01
## mu_l_raw[7] 0.06 0.01 0.53 -0.95 -0.29 0.05
## mu_l_raw[8] -0.05 0.01 0.47 -0.97 -0.37 -0.05
## mu_l_raw[9] -0.18 0.01 0.43 -1.03 -0.46 -0.18
## mu_l_raw[10] -0.04 0.01 0.53 -1.11 -0.39 -0.02
## mu_l_raw[11] -0.13 0.01 0.44 -0.99 -0.43 -0.12
## mu_l_raw[12] 0.14 0.01 0.48 -0.79 -0.18 0.13
## mu_l_raw[13] 0.23 0.01 0.47 -0.71 -0.07 0.23
## mu_l_raw[14] -0.04 0.01 0.46 -0.95 -0.34 -0.04
## mu_l_raw[15] -0.15 0.01 0.44 -1.01 -0.46 -0.15
## mu_l_raw[16] 0.09 0.01 0.44 -0.78 -0.21 0.08
## mu_l_raw[17] 0.29 0.01 0.45 -0.59 -0.02 0.29
## mu_l_raw[18] 0.00 0.01 0.45 -0.88 -0.30 0.00
## mu_l_raw[19] -0.45 0.01 0.46 -1.38 -0.75 -0.44
## mu_l_raw[20] 0.21 0.01 0.46 -0.68 -0.11 0.22
## mu_l_raw[21] 0.07 0.01 0.44 -0.77 -0.23 0.07
## mu_l_raw[22] -0.10 0.01 0.53 -1.12 -0.46 -0.10
## mu_l_raw[23] -0.07 0.01 0.46 -0.99 -0.38 -0.07
## mu_l_raw[24] -0.06 0.01 0.45 -0.94 -0.38 -0.06
## mu_l_raw[25] -0.04 0.01 0.47 -0.92 -0.37 -0.05
## mu_l_raw[26] -0.01 0.01 0.50 -0.99 -0.35 -0.01
## mu_l_raw[27] 0.13 0.01 0.46 -0.79 -0.17 0.14
## mu_l_raw[28] 0.03 0.01 0.45 -0.85 -0.28 0.04
## mu_l_raw[29] 0.09 0.01 0.53 -0.93 -0.27 0.09
## mu_l_raw[30] 0.10 0.01 0.44 -0.77 -0.20 0.11
## mu_l_raw[31] -0.06 0.01 0.44 -0.93 -0.33 -0.05
## mu_l_raw[32] 0.03 0.01 0.50 -0.94 -0.32 0.04
## mu_l2_raw[1] -0.28 0.01 0.51 -1.31 -0.62 -0.28
## mu_l2_raw[2] 0.15 0.01 0.54 -0.92 -0.22 0.16
## mu_l2_raw[3] -0.01 0.01 1.01 -1.97 -0.69 -0.03
## mu_l2_raw[4] 0.12 0.01 0.54 -0.94 -0.25 0.12
## mu_l2_raw[5] -0.02 0.01 0.43 -0.87 -0.31 -0.03
## mu_l2_raw[6] 0.08 0.01 0.47 -0.83 -0.23 0.08
## mu_l2_raw[7] -0.21 0.01 0.46 -1.11 -0.53 -0.21
## mu_l2_raw[8] 0.11 0.01 0.64 -1.27 -0.29 0.13
## mu_l2_raw[9] -0.01 0.01 0.43 -0.85 -0.30 -0.02
## mu_l2_raw[10] 0.06 0.01 0.49 -0.89 -0.26 0.07
## mu_l2_raw[11] -0.59 0.01 0.52 -1.61 -0.93 -0.58
## mu_l2_raw[12] 0.00 0.02 1.01 -1.91 -0.69 -0.01
## mu_l2_raw[13] 0.06 0.01 0.65 -1.26 -0.36 0.07
## mu_l2_raw[14] 0.26 0.01 0.50 -0.74 -0.08 0.26
## mu_l2_raw[15] 0.05 0.01 0.44 -0.79 -0.25 0.06
## mu_l2_raw[16] -0.10 0.01 0.47 -1.03 -0.42 -0.09
## mu_l2_raw[17] 0.00 0.01 1.00 -1.97 -0.67 0.01
## mu_l2_raw[18] -0.09 0.01 0.47 -1.00 -0.40 -0.10
## mu_l2_raw[19] 0.16 0.01 0.45 -0.69 -0.14 0.15
## mu_l2_raw[20] -0.14 0.01 0.48 -1.08 -0.46 -0.14
## mu_l2_raw[21] -0.17 0.01 0.55 -1.23 -0.54 -0.17
## mu_l2_raw[22] 0.19 0.01 0.67 -1.13 -0.26 0.20
## mu_l2_raw[23] -0.01 0.01 0.99 -1.90 -0.68 -0.02
## mu_l2_raw[24] 0.34 0.01 0.50 -0.63 0.01 0.35
## mu_l2_raw[25] -0.16 0.01 0.45 -1.03 -0.49 -0.16
## mu_l2_raw[26] 0.33 0.01 0.82 -1.27 -0.24 0.33
## mu_l2_raw[27] 0.15 0.01 0.52 -0.86 -0.21 0.14
## mu_l2_raw[28] -0.21 0.01 0.51 -1.22 -0.55 -0.21
## mu_l2_raw[29] -0.15 0.01 0.47 -1.04 -0.47 -0.16
## mu_l2_raw[30] -0.15 0.01 0.50 -1.11 -0.49 -0.13
## mu_l2_raw[31] 0.02 0.01 0.51 -0.94 -0.32 0.02
## mu_l2_raw[32] -0.01 0.01 1.00 -2.05 -0.69 0.02
## mu_l2_raw[33] 0.17 0.01 0.50 -0.78 -0.16 0.18
## mu_l2_raw[34] -0.06 0.01 0.44 -0.88 -0.37 -0.07
## mu_l2_raw[35] -0.02 0.01 0.46 -0.87 -0.33 -0.02
## mu_l2_raw[36] -0.24 0.01 0.45 -1.11 -0.56 -0.24
## mu_l2_raw[37] 0.02 0.01 0.98 -1.90 -0.65 0.01
## mu_l2_raw[38] 0.27 0.01 0.44 -0.56 -0.03 0.27
## mu_l2_raw[39] 0.12 0.01 0.39 -0.63 -0.15 0.12
## mu_l2_raw[40] 0.12 0.01 0.40 -0.64 -0.15 0.12
## mu_l2_raw[41] -0.28 0.01 0.40 -1.08 -0.54 -0.29
## mu_l2_raw[42] -0.15 0.01 0.40 -0.92 -0.43 -0.15
## mu_l2_raw[43] 0.02 0.01 0.39 -0.73 -0.25 0.02
## mu_l2_raw[44] -0.02 0.01 0.52 -1.02 -0.37 -0.02
## mu_l2_raw[45] -0.17 0.01 0.56 -1.24 -0.54 -0.17
## mu_l2_raw[46] 0.04 0.02 0.97 -1.85 -0.63 0.04
## mu_l2_raw[47] -0.01 0.02 0.98 -2.00 -0.64 -0.02
## mu_l2_raw[48] 0.20 0.01 0.52 -0.82 -0.15 0.18
## mu_l2_raw[49] 0.04 0.01 0.41 -0.77 -0.24 0.03
## mu_l2_raw[50] 0.12 0.01 0.43 -0.72 -0.17 0.12
## mu_l2_raw[51] -0.04 0.01 0.44 -0.89 -0.34 -0.04
## mu_l2_raw[52] -0.43 0.01 0.47 -1.36 -0.75 -0.43
## mu_l2_raw[53] 0.19 0.01 0.41 -0.61 -0.09 0.18
## mu_l2_raw[54] 0.00 0.01 0.46 -0.90 -0.31 0.01
## mu_l2_raw[55] 0.07 0.01 0.46 -0.84 -0.24 0.06
## mu_l2_raw[56] -0.23 0.01 0.47 -1.16 -0.55 -0.23
## mu_l2_raw[57] 0.19 0.01 0.46 -0.72 -0.12 0.20
## mu_l2_raw[58] -0.11 0.01 0.45 -1.01 -0.40 -0.11
## mu_l2_raw[59] -0.07 0.01 0.46 -0.97 -0.37 -0.07
## mu_l2_raw[60] -0.44 0.01 0.47 -1.37 -0.77 -0.44
## mu_l2_raw[61] 0.94 0.02 0.97 -1.02 0.28 0.94
## mu_l2_raw[62] -0.15 0.01 0.45 -1.04 -0.45 -0.14
## mu_l2_raw[63] -0.10 0.01 0.42 -0.93 -0.39 -0.11
## mu_l2_raw[64] -0.26 0.01 0.46 -1.15 -0.57 -0.25
## mu_l2_raw[65] -0.27 0.01 0.45 -1.14 -0.57 -0.27
## mu_l2_raw[66] 0.56 0.01 0.59 -0.62 0.18 0.58
## mu_l2_raw[67] -0.04 0.01 0.42 -0.87 -0.33 -0.04
## mu_l2_raw[68] 0.17 0.01 0.41 -0.64 -0.11 0.17
## mu_l2_raw[69] 0.12 0.01 0.42 -0.68 -0.17 0.13
## mu_l2_raw[70] -0.56 0.01 0.48 -1.50 -0.88 -0.57
## mu_l2_raw[71] -0.20 0.01 0.45 -1.07 -0.50 -0.19
## mu_l2_raw[72] 0.34 0.01 0.41 -0.46 0.06 0.35
## mu_l2_raw[73] -0.10 0.01 0.41 -0.86 -0.39 -0.11
## mu_l2_raw[74] -0.15 0.01 0.42 -0.93 -0.44 -0.16
## mu_l2_raw[75] -0.04 0.01 0.44 -0.89 -0.35 -0.05
## mu_l2_raw[76] 0.18 0.01 0.50 -0.81 -0.15 0.18
## mu_l2_raw[77] 0.12 0.01 0.41 -0.65 -0.16 0.12
## mu_l2_raw[78] -0.02 0.01 0.42 -0.82 -0.31 -0.02
## mu_l2_raw[79] -0.04 0.01 0.42 -0.86 -0.33 -0.04
## mu_l2_raw[80] 0.09 0.01 0.60 -1.08 -0.33 0.09
## mu_l2_raw[81] -0.08 0.01 0.48 -1.01 -0.41 -0.08
## mu_l2_raw[82] 0.29 0.01 0.42 -0.51 0.00 0.29
## mu_l2_raw[83] -0.11 0.01 0.43 -0.95 -0.40 -0.11
## mu_l2_raw[84] 0.54 0.01 0.45 -0.34 0.25 0.55
## mu_l2_raw[85] -0.20 0.01 0.48 -1.17 -0.52 -0.19
## mu_l2_raw[86] -0.51 0.01 0.63 -1.85 -0.91 -0.47
## mu_l2_raw[87] 0.28 0.01 0.44 -0.58 0.00 0.29
## mu_l2_raw[88] 0.22 0.01 0.43 -0.64 -0.07 0.21
## mu_l2_raw[89] -0.54 0.01 0.68 -1.92 -1.00 -0.50
## mu_l2_raw[90] -0.48 0.01 0.46 -1.41 -0.78 -0.48
## mu_l2_raw[91] 0.09 0.01 0.58 -1.09 -0.30 0.11
## mu_l2_raw[92] 0.25 0.01 0.44 -0.61 -0.04 0.25
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## lp__ -197489.65 -197477.84 1154 1
##
## Samples were drawn using NUTS(diag_e) at Mon Nov 16 16:41:59 2020.
## For each parameter, n_eff is a crude measure of effective sample size,
## and Rhat is the potential scale reduction factor on split chains (at
## convergence, Rhat=1).mcmc_intervals(
mfit4,
regex_pars = c("mu_l"),
prob = 0.8,
prob_outer = 0.95,
point_est = "median"
)
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